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African Crop Science Journal
African Crop Science Society
ISSN: 1021-9730 EISSN: 1021-9730
Vol. 25, No. 4, 2017, pp. 405-417
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Bioline Code: cs17038
Full paper language: French
Document type: Research Article
Document available free of charge
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African Crop Science Journal, Vol. 25, No. 4, 2017, pp. 405-417
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Kate, S.; Teka, O.; Chabi, R.B.; Djikpo, R.; Ogouwalé, E.; Tenté, B.A.H. & Sinsin, B.
Abstract
Climate change is unequivocal and affects biophysical systems. Predicting the future effects of climate change is a prerequisite for the development of adaptation and mitigation strategies. This study was carried out to determine the future yields of the main agricultural crops in the Sudano-Sahelian region of West Africa, and especially using Banikoara district of Republic of Benin, for the period up to 2050. The methodology adopted combined the collection of long term agricultural and meteorological data, the calculation of agro-climatic indexes and simulation of crop yields using DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfert) and Crop-Model. Results revealed that the temperatures of Sudano-Sahelian region will increase in temperature by about 1 to 3 °C compared to the reference period 1971-2010. The rainfall of the agricultural season will decline under the assumption of an increase in mean temperature (of 1, 1.5 and 2°C). Apart from sorghum of which the simulated yield will increase about 9,3%, other crops will be characterised by a decline by 2050 of projected yields. The greatest decline in simulated yield was recorded for cassava; while yam showed the lowest decline in yield. Indeed, if cassava has particular affection for hot climates, it requires a certain soil moisture that is no longer guaranteed due to climate change. The shift of agricultural calendar and especially the adaptation of the sowing date to the observed climatic disturbances is urgently needed to ascertain food security insurance in the Sudano-Sahelian region of Benin.
Keywords
Agro-climatic indexes; DSSAT; prediction; Sorghum bicolor
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SIMULATION DU CLIMAT FUTUR ET DES RENDEMENTS AGRICOLES EN REGION SOUDANO-SAHELIENNE EN REPUBLIQUE DU BENIN
Kate, S.; Teka, O.; Chabi, R.B.; Djikpo, R.; Ogouwalé, E.; Tenté, B.A.H. & Sinsin, B.
Résumé
Le changement climatique est sans équivoque et affecte les systèmes biophysiques. La prédiction des effets futurs du changement climatique constitue un préalable indispensable dans l’élaboration des stratégies d’adaptation et d’atténuation. La présente étude a été initiée pour déterminer les caractéristiques des rendements des principales spéculations agricoles de la région soudano-sahélienne de l’Afrique de l’Ouest et plus particulièrement la Commune de Banikoara à l’horizon 2050. La méthodologie adoptée regroupe la collecte des statistiques agricoles et des données météorologiques sur le long terme, le calcul d’indices agro-climatiques et la simulation des rendements au moyen de DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfert) et Crop-Model. Des résultats, il apparaît que les températures de la région soudano-sahélienne connaitront une hausse comprise entre 1° et 3°C en référence aux valeurs de la période 1971-2010. La pluviométrie de la saison agricole baissera par rapport à la période de référence selon les scénarios d’augmentation de la température moyenne (de 1°C, 1,5°C et 2°C). Outre le sorgho pour lequel une amélioration de 9,3% du rendement a été observée, les rendements des spéculations agricoles baisseront à l’horizon 2050. Le plus fort niveau de baisse de rendement simulé a été enregistré pour le manioc tandis que l’igname a affiché la baisse de rendement le plus faible. En effet, si le manioc affectionne les climats chauds, il exige une certaine humidité qui n’est plus assurée compte tenu du changement climatique. La modification du calendrier agricole et plus précisément l’adaptation des périodes de semis aux perturbations climatiques constatées apparaît comme une nécessité urgente pour garantir la sécurité alimentaire dans la région soudano-sahélienne.
Mots Clés
Indices agro-climatiques; DSSAT; prédiction; Sorghum bicolor
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